SVM和BP算法在气体识别中的对比研究

• 作者: 张亚非 汪丹
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 气体传感器 神经网络 气体识别 BP算法
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 201-204
• 页数: 4页
• 分类号: TP212
• 字数: 4091字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2005.01.052

摘要

介绍了一种可以应用于气体识别领域的新的算法-支持向量基算法(SVM),并通过同常规的神经网络算法-BP算法进行实验对比,得到了:SVM算法在数据样本不含噪声时可以得到和BP算法同样好的识别效果;在数据言本含有噪声时,该算法的识别效果相对BP算法具有明显的优势.从而证明了SVM算法在气体识别领域具有良好的研究价值和应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亚非	上海交通大学微纳米科学技术研究院	46	182	8.0	12.0
2	汪丹	上海交通大学微纳米科学技术研究院	3	50	3.0	3.0